Desenvolvimento de aplicativo de dispositivos móveis para cálculo de parâmetros biométricos para montagem de lentes oftálmicas

Resumo

O Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO) [Ottaiano et al. 2019] estima que 30% da população mundial com menos de 40 anos necessitam ou necessitarão de óculos com lentes corretivas devido a prevalência de miopia e astigmatismo. No Brasil, com uma população estimada em 208 milhões, os números não são alentadores, possuindo uma população míope estimada entre 23 e 74 milhões, uma população que sofre de hipermetropia em torno de 71 milhões de pessoas (34% da população), e uma população que sofre de presbiopia (incapacidade de focalizar objetos) atingindo 100% da população acima de 55 anos (18,3% da população brasileira). Portanto, garantir uma tomada de medidas oftálmicas precisas é de interesse massivo. Por outro lado, a maior parte da população ainda tem seus parâmetros biométricos para montagem de lentes corretivas tomadas manualmente, a partir da utilização de ferramentas desenvolvidas no início do século XX. Alternativas computadorizadas, como as identificadas neste projeto, sofrem com limitações a sua disseminação: dependem do uso de guias ou fazem uso de hardware dedicado ou restrito e necessitam que um operador homologue manualmente landmarks na face do usuário. Estendendo os resultados positivos obtidos na Fase I do projeto, que, com 95% de sucesso, demostrou a viabilidade técnico científica do cálculo - sem a utilização de guias - dos principais parâmetros biométricos para montagem de lentes, a Fase II deste projeto tem por objetivos: (i.) refinar o cálculo das medidas oftálmicas para montagem de lentes corretivas do tipo visão simples e do tipo multifocal ou progressiva, sem o uso de guia e com tecnologias de fácil acesso; (ii.) estimar outras medidas fundamentais na garantia do conforto e da adaptação visual às lentes: a Inclinação Pantoscópica e a Curvatura da Armação. Tais medidas precisam de acesso a informações de modelagem tridimensional e reconstrução 3D de estrutura facial. Ambas as soluções serão entregues integradas em um produto: o APP Lenscope para smartphones, suportado por uma arquitetura de cliente-servidor robusta, escalável e segura. A fim de refinar o modelo que temos desenvolvido, adotamos modelos MTL (Multi-Task Learning), mais precisamente, desenvolveremos abordagens baseados na metodologia de aprendizado em profundidade (Deep Learning) por meio de redes convolucionais. Na reconstrução 3D, combinarmos modelos MTL a redes especialistas: (i) em uma abordagem monocular, partimos de uma imagem 2D para reconstrução 3D, um approach que tem sido bastante revisitada nos últimos anos, graças a sua capacidade de "aprender" características de estrutura tridimensional impulsionada pelo uso de modernas e poderosas técnicas de aprendizagem de máquina (Machine Learning). (ii) complementarmente, aplicaremos abordagens que dependem da captura de múltiplas imagens da face da pessoa em diferentes poses, onde a detecção precisa de features (pontos fiduciais ou landmarks) e a correspondência densa das mesmas garante precisão e fidelidade na reconstrução do modelo. Em última instância, permitindo a extração das medidas entre os pontos de interesse no scan 3D Somente no Brasil, mais de 125 milhões de pessoas precisam de correção visual. Portanto, como resultado desta abordagem, será possível atingir um mercado que movimenta mais de R$ 14 bilhões somente em lentes oftálmicas. Ao oferecermos uma solução segura, escalável e intuitiva que funcione a partir da maioria dos smartphones utilizados no país, vislumbramos faturamento potencial de R$ 120 milhões no prazo de 5 anos.